韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有

Discuz开源论坛网页细分图结果分析(Web Page Diagnostics) 续LR实战之Discuz开源论坛项目,之前一直是创建虚拟用户脚本(Virtual User Generator)和场景(Controller),现在,终于到了LoadRunner性能测试结果分析(Analysis)这部分了. LoadRunner结果分析图表功能中最重要图表分析之一,就是网页诊断细分图,在Controller场景设计运行之前,需要在菜单栏中设置启用网页诊断功能(诊断-网页诊断-启动),如图: 网页

续LR实战之Discuz开源论坛项目,之前一直是创建虚拟用户脚本(Virtual User Generator)和场景(Controller),现在,终于到了LoadRunner性能测试结果分析(Analysis)这部分了. LoadRunner结果分析图表功能中最重要图表分析之一,就是网页诊断细分图,在Controller场景设计运行之前,需要在菜单栏中设置启用网页诊断功能(诊断-网页诊断-启动),如图: 网页细分图,是显示每个页面及其组件的相关下载时间和大小,主要用来评估页面内容是否影响事务

网络协议图形化分析工具EtherApe   在对网络数据分析的时候,渗透测试人员往往只关心数据流向以及协议类型,而不关心具体数据包的内容.因为这样可以快速找到网络的关键节点或者重要的协议类型. Kali Linux提供的EtherApe可以满足这个需求.该工具需要用户使用命令apt-get install etherape手动安装.它支持导入数据包和实时抓包两种方式,来获取网络数据.根据获取的数据,它可以实时显示数据流向,并通过颜色标识对应的协议类型. 本期作业: (1)使用以下命令安装软件Et

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

初次启动活动图 version 1 version 2 version 3 根据上图的活动图分析,可能存在较严重的问题: 主线程中如果发现是sdcard的url,则可能进行重命名 FirstEnterTask线程启动安全校验线程去校验 如果在安全线程校验过程中,文件夹被主线程给重命名了,则会出现问题!(如何处理较好?)

登录模块 某基于C/S的即时聊天系统登录模块功能描述如下: 用户通过登录界面(LoginForm)输入账号和密码,系统将输入的账号和密码与存储在数据库(User)表中的用户信息进行比较,验证用户输入是否正确,如果输入正确则进入主界面(MainForm),否则提示“输入错误”. 根据以上描述绘制初始类图. 考虑到系统扩展性,在本实例中引入了抽象数据访问接口IUserDAO,再将具体数据访问对象注入到业务逻辑对象中,可通过配置文件(如XML文件)等方式来实现,将具体的数据访问类类名存储在配置文件中,

以前一直以为count(0)查询效率比count(*)比较高,原因大概是这么认为count(0)只是第一列进行统计,而count(*)所有列放在一起统计(亲,不要误会,这里不是所有列累加哦) 结果真的是这样么?刚好手上有2000w某xx房记录,测试一下... 见证奇迹时候,不想废话,见图说话 1.count(0) 查询时间右下角大家都可以看到 30s 2.count(*)查询时间如何呢? 你绝对没看错,查询时间几乎为0秒,秒查有木有啊!!!! 哥以后再不相信count(0),凡事都要自己尝试才行

文化         经管 ....略 结论: 一个模块的评分与评论数相关,评分为 [8.8——9.2] 之间的书籍评论数往往是模块中最多的

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(

(清华2017.4.29标准学术能力测试25) 若$N$的三个子集$A,B,C$满足$|A\cap B|=|B\cap C|=|C\cap A|=1$,且$A\cap B\cap C=\varnothing$,则称$(A,B,C)$为$N$ 的“有序子集列”．现有$N=\{1,2,3,4,5,6\}$,则$N$有(        )个有序子集列． A.$540$ B.$1280$ C.$3240$ D.$7680$ 解答: D,提示:$6*5*4*4^3=7680$

color <- c("#E41A1C","#377EB8","#FDB462") color_transparent <- adjustcolor(color, alpha.f = 0.2) color_transparent1 <- adjustcolor(color, alpha.f = 1) ######################################## p_x <- c(0,13,-13, 10

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

绘制函数调用关系图对理解大型程序大有帮助.我想大家都有过一边读源码(并在头脑中维护一个调用栈),一边在纸上画函数调用关系,然后整理成图的经历.如果运气好一点,借助调试器的单步跟踪功能和call stack窗口,能节约一些脑力.不过如果要分析的是脚本语言的代码,那多半只好老老实实用第一种方法了.如果在读代码之前,手边就有一份调用图,岂不妙哉?下面举出我知道的几种免费的分析C/C++函数调用关系的工具. 函数调用关系图(call graph)是图(graph),而且是有向图,多半还是无环图(无圈图)

摘要:类图(Class Diagram)可能是用得最多的一种UML图.类图的基本语法并不复杂,你可能最多学习两三天就可以掌握,然而要真正做到活用类图则可能需要几年的功力.类图是锻炼面向对象分析(OOA:Object-Oriented Analysis)和面向对象设计(OOD:Object-Oriented Design)思想的重要的工具,是业务结构建模的重要工具.本章将会有大量的实战练习,你的OOA思想将会接受极大的考验和提升. 3.8 小结与练习 小结 类图是最常用的UML图,是用来训练你OO

<< System语言详解 >> 关于 SystemTap 的书. 我们在分析各种系统异常和故障的时候,通常会用到 pstack(jstack) /pldd/ lsof/ tcpdump/ gdb(jdb)/ netstat/vmstat/ mpstat/truss(strace)/iostat/sar/nmon(top)等系列工具,这些工具从某个方面为我们提供了诊断信息.但这些工具常常带有各类“副作用”,比如 truss(见于 AIX/Solaris) 或者 strace(见于

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导读 G6 是 AntV 旗下的一款专业级图可视化引擎,它在高定制能力的基础上,提供简单.易用的接口以及一系列设计优雅的图可视化解决方案,是阿里经济体图可视化与图分析的基础设施.今年 AntV 11.22 品牌日,我们带来了新的 G6 3.2.0 版本.该版本着重改进了开发体验,增加了许多新元素和组件,并提供了更为高级的布局算法. 与此同时,我们发布一款基于 G6 引擎封装的.开箱即用的图可视化工具——Graphin,你只要对它进行简单配置,就可以迅速搭建起一个功能强大.样式美观的图可视化分析应